How can I visualize my shapefile in python pycharm, here is my pathy way "E:\GIS\RWA_adm\RWA_adm0.shp"

时间: 2024-10-25 13:13:16 浏览: 88
要在Python PyCharm中可视化Shapefile，你可以使用一些开源库，如`geopandas`和`matplotlib`或者`folium`。这里是一个简单的步骤指导： 首先，确保已经安装了必要的库。如果没有，可以在PyCharm里通过命令行运行以下命令安装： ```bash pip install geopandas matplotlib folium ``` 接下来，按照以下代码示例导入并显示Shapefile： ```python import geopandas as gpd from matplotlib import pyplot as plt # 加载shapefile rwa_shapefile = gpd.read_file("E:\\GIS\\RWA_adm\\RWA_adm0.shp") # 确保投影匹配当前工作环境或需要的地图投影 rwa_shapefile = rwa_shapefile.to_crs(epsg=4326) # 设置为WGS84坐标系 # 可视化地图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) rwa_shapefile.plot(ax=ax) plt.show() # 或者使用folium进行交互式地图展示 import folium m = folium.Map(location=[rwa_shapefile.geometry.y.min(), rwa_shapefile.geometry.x.min()], zoom_start=7) folium.GeoJson(rwa_shapefile.to_json()).add_to(m) m.save("RWA_map.html") # 保存为HTML文件，可在浏览器查看
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def train(self) -> None: c = self._config print(c) step = 0 for epoch in range(c.epochs): prog_bar = tqdm(self._train_data_loader) for i, batch in enumerate(prog_bar): batch = batch[0].to(self._device) loss = self._step(batch) prog_bar.set_description(f'Train loss: {loss:.2f}') self._tensorboard.add_scalar('train/loss', loss, step) if i % c.visualization_interval == 0: self._visualize_images(batch, step, 'train') if i != 0 and i % c.snapshot_interval == 0: self._save_snapshot(step) step += 1

这是一个Python中的train函数，主要作用是训练一个AI模型。函数中的参数包括一个配置对象c，一个训练数据加载器_train_data_loader，以及一个设备对象_device。函数的具体流程如下： 1. 遍历若干个epochs，每个...

def _forward_pass(self, img_in1,img_in2): img_in1=img_in1.unsqueeze(0) img_in2 = img_in2.unsqueeze(0) img_in1 = img_in1.to(self.device) img_in2 = img_in2.to(self.device) self.shape_h = img_in1.shape[-2] self.shape_w = img_in1.shape[-1] self.G_pred = self.net_G(img_in1, img_in2) return self._visualize_pred()什么意思

这是一个私有函数 _forward_pass，在输入 img_in1 和 img_in2 之后，使用 self.device 指定设备后，通过 net_G 进行图像处理并输出 G_pred。最后，将 G_pred 可视化后返回结果。

Traceback (most recent call last): File "C:\python-forest-management\pythonProject1\森林经理\更新\4.大径木混交度效应可视化.py", line 64, in <module> visualize_analysis(plot_name) File "C:\python-forest-management\pythonProject1\森林经理\更新\4.大径木混交度效应可视化.py", line 55, in visualize_analysis plt.show() File "C:\Users\hys5637428\anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 614, in show return _get_backend_mod().show(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 41, in __call__ manager.show(**kwargs) File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 144, in show self.canvas.show() File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 85, in show buffer = self.tostring_rgb() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'FigureCanvasInterAgg' object has no attribute 'tostring_rgb'. Did you mean: 'tostring_argb'?

### Python Matplotlib FigureCanvasInterAgg AttributeError 'tostring_rgb' 的解决方案 在使用 matplotlib 和 PyCharm 结合开发时，可能会遇到如下错误： AttributeError: 'FigureCanvasInterAgg' object ...

usage: visualize.py [-h] [-suffix SUFFIX] [--default_cam_only] result_path visualize.py: error: unrecognized arguments: tracking_det_0_0_seg_0.0_0.9_bbox_0.01_0.01_kf_dist_2d_full_[-3.5_-0.3]_0.3_a3_3_h1_2_2d_age_3_3_cleaning_0_3d

这是一个使用 argparse 库解析命令行参数的 Python 脚本，你提供的命令行参数中可能包含了该脚本不支持的参数，导致出现了 unrecognized arguments 错误。你可以查看该脚本的帮助信息，确定该脚本支持哪些参数，...

第二部分代码：# -------------------- 可视化函数 -------------------- def visualize_attention(model, img_tensor, layer_idx=0): """ 可视化指定层的注意力权重分布 """ activations = [] def hook(module, input, output): batch_size = output.shape[0] if batch_size > 1: activations.append(output[1].detach().cpu()) # 取第2个样本 else: activations.append(output[0].detach().cpu()) # 取唯一样本 handle = model.features[layer_idx].register_forward_hook(hook) with torch.no_grad(): _ = model(img_tensor) handle.remove() weights = activations[0][0] # 取第一个样本 plt.figure(figsize=(15, 5)) for i in range(weights.shape[0]): plt.subplot(1, weights.shape[0], i + 1) plt.imshow(weights[i], cmap='hot') plt.title(f'Kernel {model.features[layer_idx].branches[i].kernel_size[0]}x') plt.show() # -------------------- 改进的训练函数 -------------------- def train_model(model, train_loader, val_loader, epochs=30): # 增加训练轮次 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) # 使用分层学习率 optimizer = optim.AdamW([ {'params': model.features.parameters(), 'lr': 1e-4}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ]) # 添加标签平滑 criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) best_acc = 0.0 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss = 0.0 for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() # 梯度裁剪 nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) # 验证阶段 model.eval() val_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in val_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) val_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() total += labels.size(0) # 打印训练信息 epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset) val_loss = val_loss / len(val_loader.dataset) val_acc = correct / total print( f"Epoch {epoch + 1}/{epochs} | Train Loss: {epoch_loss:.4f} | Val Loss: {val_loss:.4f} | Val Acc: {val_acc:.4f}") # 保存最佳模型并可视化 if val_acc > best_acc: best_acc = val_acc torch.save(model.state_dict(), "best_adaptive_model.pth") # 可视化最后一层的注意力 sample_img = inputs[0].unsqueeze(0) visualize_attention(model, sample_img, layer_idx=-1) print(f"Best Val Acc: {best_acc:.4f}") # -------------------- 主程序 -------------------- if __name__ == '__main__': model = AdaptiveBreastCancerCNN() train_model(model, train_loader, val_loader, epochs=30)

for i in range(weights.shape[0]): plt.subplot(1, weights.shape[0], i + 1) plt.imshow(weights[i], cmap='hot') # 显示每个分支的注意力图 plt.title(f'Kernel {model.features[layer_idx].branches[i]....

visualize.py: error: unrecognized arguments: tracking_det_0_0_seg_0.0_0.9_bbox_0.01_0.01_kf_dist_2d_full_[-3.5_-0.3]_0.3_a3_3_h1_2_2d_age_3_3_cleaning_0_3d

这个错误提示显示你在运行 visualize.py 文件时输入了未被识别的参数，即 tracking_det_0_0_seg_0.0_0.9_bbox_0.01_0.01_kf_dist_2d_full_[-3.5_-0.3]_0.3_a3_3_h1_2_2d_age_3_3_cleaning_0_3d。请检查一下你的...

from argparse import ArgumentParser import cv2 from face_detection import FaceDetector from mark_detection import MarkDetector from pose_estimation import PoseEstimator from utils import refine # Parse arguments from user input. parser = ArgumentParser() parser.add_argument("--video", type=str, default=None, help="Video file to be processed.") parser.add_argument("--cam", type=int, default=0, help="The webcam index.") args = parser.parse_args() print(__doc__) print("OpenCV version: {}".format(cv2.__version__)) def run(): # Before estimation started, there are some startup works to do. # Initialize the video source from webcam or video file. video_src = args.cam if args.video is None else args.video cap = cv2.VideoCapture(video_src) print(f"Video source: {video_src}") # Get the frame size. This will be used by the following detectors. frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # Setup a face detector to detect human faces. face_detector = FaceDetector("assets/face_detector.onnx") # Setup a mark detector to detect landmarks. mark_detector = MarkDetector("assets/face_landmarks.onnx") # Setup a pose estimator to solve pose. pose_estimator = PoseEstimator(frame_width, frame_height) # Measure the performance with a tick meter. tm = cv2.TickMeter() # Now, let the frames flow. while True: # Read a frame. frame_got, frame = cap.read() if frame_got is False: break # If the frame comes from webcam, flip it so it looks like a mirror. if video_src == 0: frame = cv2.flip(frame, 2) # Step 1: Get faces from current frame. faces, _ = face_detector.detect(frame, 0.7) # Any valid face found? if len(faces) > 0: tm.start() # Step 2: Detect landmarks. Crop and feed the face area into the # mark detector. Note only the first face will be used for # demonstration. face = refine(faces, frame_width, frame_height, 0.15)[0] x1, y1, x2, y2 = face[:4].astype(int) patch = frame[y1:y2, x1:x2] # Run the mark detection. marks = mark_detector.detect([patch])[0].reshape([68, 2]) # Convert the locations from local face area to the global image. marks *= (x2 - x1) marks[:, 0] += x1 marks[:, 1] += y1 # Step 3: Try pose estimation with 68 points. pose = pose_estimator.solve(marks) tm.stop() # All done. The best way to show the result would be drawing the # pose on the frame in realtime. # Do you want to see the pose annotation? pose_estimator.visualize(frame, pose, color=(0, 255, 0)) # Do you want to see the axes? # pose_estimator.draw_axes(frame, pose) # Do you want to see the marks? # mark_detector.visualize(frame, marks, color=(0, 255, 0)) # Do you want to see the face bounding boxes? # face_detector.visualize(frame, faces) # Draw the FPS on screen. cv2.rectangle(frame, (0, 0), (90, 30), (0, 0, 0), cv2.FILLED) cv2.putText(frame, f"FPS: {tm.getFPS():.0f}", (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255)) # Show preview. cv2.imshow("Preview", frame) if cv2.waitKey(1) == 27: break if __name__ == '__main__': run()

好的，我现在需要分析用户提供的Python代码，并解释其功能和结构。首先，用户希望了解的是这段代码，特别是涉及from argparse import ArgumentParser的部分。代码看起来是关于人脸检测、关键点识别和姿势估计的...

FAILED [100%] examples\RTDETR-ONNXRuntime-Python\main.py:15 ([doctest] main.RTDETR) 037 Methods: 038 draw_detections: Draw bounding boxes and labels on the input image. 039 preprocess: Preprocess the input image for model inference. 040 bbox_cxcywh_to_xyxy: Convert bounding boxes from center format to corner format. 041 postprocess: Postprocess model output to extract and visualize detections. 042 main: Execute the complete object detection pipeline. 043 044 Examples: 045 Initialize RT-DETR detector and run inference 046 >>> detector = RTDETR("./rtdetr-l.onnx", "image.jpg", conf_thres=0.5) UNEXPECTED EXCEPTION: NoSuchFile("[ONNXRuntimeError] : 3 : NO_SUCHFILE : Load model from ./rtdetr-l.onnx failed:Load model ./rtdetr-l.onnx failed. File doesn't exist") Traceback (most recent call last): File "F:\softWare\Anaconda\envs\pytorch_env\Lib\doctest.py", line 1368, in __run exec(compile(example.source, filename, "single", File "<doctest main.RTDETR[0]>", line 1, in <module> File "F:\yolov11\ultralytics-v8.3.147\examples\RTDETR-ONNXRuntime-Python\main.py", line 67, in __init__ self.session = ort.InferenceSession(model_path, providers=["CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"]) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\86159\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\onnxruntime\capi\onnxruntime_inference_collection.py", line 472, in __init__ self._create_inference_session(providers, provider_options, disabled_optimizers) File "C:\Users\86159\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\onnxruntime\capi\onnxruntime_inference_collection.py", line 550, in _create_inference_session sess = C.InferenceSession(session_options, self._model_path, True, self._read_config_from_model) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.NoSuchFile: [ONNXRuntimeError] : 3 : NO_SUCHFILE : Load model from ./rtdetr-l.onnx failed:Load model ./rtdetr-l.onnx failed. File doesn't exist F:\yolov11\ultralytics-v8.3.147\examples\RTDETR-ONNXRuntime-Python\main.py:46: UnexpectedException这个报错怎么解决

for byte_block in iter(lambda: f.read(4096), b""): sha256_hash.update(byte_block) return sha256_hash.hexdigest() # 计算并打印SHA-256校验值 print(compute_sha256(model_path)) 将计算出的哈希值与...

import numpy as np from stl import mesh import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from scipy.spatial import KDTree def extract_boundary_edges(stl_file): stl_mesh = mesh.Mesh.from_file(stl_file) triangles = stl_mesh.vectors edge_count = {} for triangle in triangles: for i in range(3): edge = tuple(sorted([tuple(triangle[i]), tuple(triangle[(i + 1) % 3])])) edge_count[edge] = edge_count.get(edge, 0) + 1 boundary_edges = [edge for edge, count in edge_count.items() if count == 1] return boundary_edges def connect_boundary_edges(boundary_edges): # 构建边索引（以起点为键） edge_dict = {} for edge in boundary_edges: p1, p2 = edge edge_dict.setdefault(p1, []).append((p2, edge)) edge_dict.setdefault(p2, []).append((p1, edge)) connected_paths = [] visited_edges = set() for edge in boundary_edges: if edge in visited_edges: continue path = [] current_edge = edge p1, p2 = current_edge while True: visited_edges.add(current_edge) path.append(current_edge) # 寻找下一个连接的边 next_edges = edge_dict.get(p2, []) for next_p, next_edge in next_edges: if next_edge not in visited_edges and next_p != p1: current_edge = next_edge p1, p2 = current_edge break else: break if path: connected_paths.append(path) return connected_paths def generate_new_edges(boundary_edges): all_points = [] # 从每个边界边取两个端点和中心点 for edge in boundary_edges: p1, p2 = np.array(edge) center = (p1 + p2) / 2 all_points.extend([p1, p2, center]) all_points = np.array(all_points) # 使用 KDTree 查找每个点的最近邻多个点 tree = KDTree(all_points) new_edges = [] for point in all_points: _, indices = tree.query(point, k=10) # 查找更多的最近邻点 indices = indices[1:] # 去掉自身点 valid_neighbors = [] for idx in indices: neighbor = all_points[idx] vector = neighbor - point if len(valid_neighbors) == 0: valid_neighbors.append(neighbor) elif len(valid_neighbors) == 1: prev_vector = valid_neighbors[0] - point dot_product = np.dot(vector, prev_vector) if dot_product <= 0: # 判断方向是否不同 valid_neighbors.append(neighbor) if len(valid_neighbors) == 2: break for neighbor in valid_neighbors: new_edge = tuple(sorted([tuple(point), tuple(neighbor)])) if new_edge not in new_edges: new_edges.append(new_edge) return new_edges def visualize_boundary_edges(edges): fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for edge in edges: p1, p2 = np.array(edge) ax.plot([p1[0], p2[0]], [p1[1], p2[1]], [p1[2], p2[2]], 'b-') ax.set_box_aspect([1, 1, 0.1]) ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') plt.show() # 示例用法 stl_file = '片2.stl' boundary_edges = extract_boundary_edges(stl_file) connected_paths = connect_boundary_edges(boundary_edges) # 展平连接路径中的边界边 flattened_boundary_edges = [edge for path in connected_paths for edge in path] # 生成新的边 new_edges = generate_new_edges(flattened_boundary_edges) print(f"生成的新边数量: {len(new_edges)}") visualize_boundary_edges(new_edges)优化代码

嗯，我现在需要优化用户提供的这段处理STL文件边界并生成新边的Python代码。首先，我得先理解代码的功能。看起来代码分为几个部分：提取边界边、连接边界边成路径、生成新边，以及可视化。用户提到的优化可能涉及...

# Load the dataset dataset = ImageFolder("D:/wjd/2", transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # Extract feature vectors features = [] with torch.no_grad(): for images, _ in dataloader: outputs = model(images) features.append(outputs) features = torch.cat(features, dim=0) features = features.numpy() # Perform clustering using GMM gmm = GaussianMixture(n_components='auto', covariance_type='full') labels = gmm.fit_predict(features) # Visualize the clustering result plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() # Save the clustering result save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name) ，这段代码出现了这个问题raise InvalidParameterError( sklearn.utils._param_validation.InvalidParameterError: The 'n_components' parameter of GaussianMixture must be an int in the range [1, inf). Got 'auto' instead，应该如何改进啊

for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs...

from stl import mesh import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D class STLAnalyzer: def __init__(self, filepath): self.mesh = mesh.Mesh.from_file(filepath) self.vertices = self.mesh.vectors.reshape(-1, 3) # 所有顶点坐标 self.triangles = self.mesh.vectors # 三角形面片数据 self.edge_map = {} # 边到面片的映射表 def build_edge_map(self): for i, tri in enumerate(self.triangles): for j in range(3): v1 = tuple(tri[j]) v2 = tuple(tri[(j + 1) % 3]) edge = tuple(sorted([v1, v2])) # 标准化边表示 if edge not in self.edge_map: self.edge_map[edge] = [] self.edge_map[edge].append(i) def detect_features(self, angle_threshold=30): features = [] for edge, tri_indices in self.edge_map.items(): if len(tri_indices) == 2: # 仅处理共享边 n1 = self.mesh.normals[tri_indices[0]] n2 = self.mesh.normals[tri_indices[1]] dot = np.dot(n1, n2) angle = np.degrees(np.arccos(np.clip(dot, -1, 1))) if angle > angle_threshold: features.append(edge) return features def visualize_features(vertices, features): plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.set_box_aspect([1, 1, 0.1]) # z轴缩小10倍 # 绘制所有三角形 ax.plot_trisurf(vertices[:, 0], vertices[:, 1], vertices[:, 2], alpha=0.2) # 绘制特征边 for edge in features: line = np.array([edge[0], edge[1]]) ax.plot(line[:, 0], line[:, 1], line[:, 2], c='r', lw=2) plt.show() if __name__ == "__main__": analyzer = STLAnalyzer("1model.stl") analyzer.build_edge_map() features = analyzer.detect_features(angle_threshold=30) # 直接调用独立的 visualize_features 函数 visualize_features(analyzer.vertices, features)请解释这段代码的内容

好的，我现在需要解释用户提供的这段Python代码的内容。首先，我得通读整个代码，理解各个部分的功能和结构。看起来这是一个用于分析和可视化STL模型特征边的程序。用户可能希望了解代码的每个部分是如何工作的，...

torch 2.1.1+cu121； 错误堆栈：D:\anaconda3\envs\yolov8\python.exe D:\PycharmProjects\pythonProject\BreastCancerCNN\train_breast_cancer.py Epoch 1/30 | Train Loss: 0.7853 | Val Loss: 0.6699 | Val Acc: 0.5238 Traceback (most recent call last): File “D:\PycharmProjects\pythonProject\BreastCancerCNN\train_breast_cancer.py”, line 203, in <module> train_model(model, train_loader, val_loader, epochs=30) File “D:\PycharmProjects\pythonProject\BreastCancerCNN\train_breast_cancer.py”, line 195, in train_model visualize_attention(model, sample_img, layer_idx=-1) File “D:\PycharmProjects\pythonProject\BreastCancerCNN\train_breast_cancer.py”, line 128, in visualize_attention plt.imshow(weights[i], cmap=‘hot’) File “D:\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py”, line 2695, in imshow _ret = gca().imshow( File "D:\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\matplotlib_init.py", line 1473, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) File “D:\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\matplotlib\axes_axes.py”, line 5663, in imshow im.set_data(X) File “D:\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\matplotlib\image.py”, line 710, in set_data raise TypeError(“Invalid shape {} for image data” TypeError: Invalid shape (14,) for image data 滤波器代码： import cv2 import numpy as np from PIL import Image from torchvision import transforms class BilateralFilter(object): def __init__(self, d=9, sigma_color=75, sigma_space=75): """ 参数说明： d: 滤波邻域直径（推荐奇数） sigma_color: 颜色空间标准差（控制颜色相似性权重） sigma_space: 坐标空间标准差（控制空间距离权重） """ self.d = d self.sigma_color = sigma_color self.sigma_space = sigma_space def __call__(self, img): # 将PIL Image转换为OpenCV格式（BGR） cv_img = np.array(img)[:, :, ::-1].copy() # RGB → BGR # 应用双边滤波 filtered = cv2.bilateralFilter( cv_img, d=self.d, sigmaColor=self.sigma_color, sigmaSpace=self.sigma_space ) # 转换回PIL Image（RGB） return Image.fromarray(filtered[:, :, ::-1]) # BGR → RGB

用户的问题出现在训练模型时，执行到visualize_attention函数中的plt.imshow(weights[i], cmap='hot')时，抛出了一个TypeError，提示图像的shape是(14,)，而matplotlib无法显示这个形状的数据。这说明weights[i]的...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0] # 可视化前100张图片 def visualize_images(features, labels): fig, axs = plt.subplots(10, 10, figsize=(10, 10)) for i in range(10): for j in range(10): axs[i, j].imshow(np.array(features.iloc[i * 10 + j]).reshape(28, 28), cmap='gray') axs[i, j].axis('off') axs[i, j].set_title('Label: {}'.format(labels.iloc[i * 10 + j])) plt.show() # 可视化前100张训练集图片 visualize_images(train_features[:100], train_labels[:100])这段代码中怎么使得label输出的字体变小

python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征...

# 加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]这是一段mnist数据集的读取，请帮我实现mnist数据集的可视化代码

python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征...

数据列名： ['date', ' pm25', ' pm10', ' o3', ' no2', ' so2', ' co'] /Users/zhuxinyu/Desktop/数据处理.py:15: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object. df[col].fillna(mean_val, inplace=True) Traceback (most recent call last): File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python3.12/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3805, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "index.pyx", line 167, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "index.pyx", line 196, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 7081, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 7089, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'pm2.5' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "/Users/zhuxinyu/Desktop/数据处理.py", line 53, in <module> process_and_visualize(file_path) File "/Users/zhuxinyu/Desktop/数据处理.py", line 34, in process_and_visualize plt.scatter(original_df['pm2.5'], original_df['AQI'], alpha=0.6) ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^ File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python3.12/site-packages/pandas/core/frame.py", line 4102, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python3.12/site-packages/pa

df['new_column'] = df['existing_column'].fillna(0) #### 替代方案二：利用上下文管理器抑制特定范围内的警告显示 仅适用于临时忽略这些提示而不影响其他部分代码逻辑的情况。 python import warnings ...
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